逃不过的双11「算法围城」需要时间同步-电子发烧友网

商品的活动优惠券、最新的直播预览、当天的新闻热搜……当你的手机不断跳出这些你感兴趣的推送弹窗，无论你在现实生活中是什么身份，拿起手机的那一刻你就很难不受到算法的影响。

你会发现，只要自己随手点开了某个电商平台上的推荐商品，或者只是在其他社交平台上搜索了相关词，各个平台就会密集地出现这一类商品的信息，“你第一眼看着觉得，还好吧，没有很想买，但推送的商品多了之后你就会觉得，好像我的确需要一个。”

那么，推荐算法是如何一步步“圈养”用户，做到信息同步，实现“个性推荐”的呢？

推荐算法：用技术应对信息爆炸。

倒推来看，个性推荐——算法——数据标签——数据中心，这是一个基础的推荐逻辑。简单来说，就是在数据中心中创建无数个标签符号，每个标签根据算法匹配到每个单位个体，再根据标签完成单位个体的一次个性推荐。

推荐算法最初走进公众视野是始于字节跳动的主力产品今日头条。《财经天下》报道，今日头条于2012年8月上线，作为国内首个以机器推荐为主要分发方式的新闻资讯App，今日头条上线仅90天，便横扫1000万用户，并首次在国内带火了“推荐算法”这一概念。

此后，从资讯平台到短视频平台，越来越多的互联网公司看见了“推荐算法”的力量。而以淘宝为首的电商平台，更是一步步依赖起推荐算法。早在2013 年，淘宝就推出了排名算法——“千人千面”，依托淘宝的数据库，从细分类目中抓取特征与用户兴趣点匹配的推广商品。

在当今5G/6G时代，互联网作为一种“高维媒介”，充分激活了用户个人的信息生产能力，也带来了庞大冗杂的信息爆炸。算法推荐作为信息与受众之间的技术中介，对庞大的信息进行挖掘并将其与用户个人需求匹配，通过技术的快速分发，解决了信息爆炸时代的信息分发方式和渠道问题，从而实现信息分发的“减法思维”。

时间同步：赋能「算法」背后的数据王国。

但是，要想使推荐算法得到更加彻底的执行，就需要各个环节和设备之间的精准传输协同工作。时间同步产品的功能就是在各个环节和设备的工作中为其起到提供标准时间信号、降低乃至消除延时，保障信息传输和安全的作用。如果没有时间同步产品，那么整个推荐算法的精准性和及时性就会大打折扣，最终导致“个性推荐”功能无法正常运行。

什么是延时？

为了更好的实现算法推荐，现在主流云服务领域一般会采用分布式数据中心的架构。分布式部署的数据中心，对多中心时间同步的要求也更高。

数据中心进化历程

因为在分布式的存储和运算当中，会存在大量节点设备。而大部分电子设备（服务器、工作站、交换机等）都有自己的本地时钟振荡器，用来保证设备内运算和处理频率一致，但又无法保证相位一致（时间同步）。

而时间不一致则会导致获取外部节点的数据和状态错误，从而引发错误响应。以精度为50ppm（5×10-5）的时钟振荡器为例，理论上自走1天最大可偏差4.32秒（5×10-5 ×60×60×24=4.32）。

因此，为了避免服务器等设备自身运行的偏差，有必要通过统一的时间源进行时间同步。

时间同步在算法读写中的作用

为了使每一次推荐算法都精准送达受众，分布式数据中心需要精确同步，以时间戳来确定事件、操作的先后顺序。

具体可以为其背后的每个分布式中心建设一套时钟系统，将数据中心之间的时间同步精确到1us以内，精度提升100倍，完成区域同步。

这种架构方式可以支持冗余配置。其工作逻辑就是时间服务器通过卫星接收获得UTC基准时间（50-100ns量级）；然后再选配铯原子钟，提供地面保持能力，预防因卫星故障而导致时间偏差的意外情况；最后通过IEEE1588信号提供区域高精度同步，网内同步精度可以达到100-500ns量级。

分布式数据中心时间同步解决方案架构

赛思时频同步：助力各个系统「算法」实现精准分发。

赛思作为一家专注于研制各类时钟芯片、时间频率同步设备、提供各行业时频同步解决方案的国内TOP级时频科技企业。在云数据服务领域有着成熟的应用经验，是国内头部云服务商阿里云、腾讯云等的长期战略合作伙伴。

同时，赛思也是国内少数可以提供完整端到端解决方案的时频研发设计公司，拥有目前国内时频领域全产品系列线。具备时频大型组网和管理能力，主要产品包括高精度时钟芯片、晶振、各类NTP/PTP时间服务器、子母钟系统、北斗共视设备、卫星智能分路系统、时空安全隔离装置、授时板卡/模块、时统系统、测试平台及软件等，产品组合应用可以为社会各行各业的各个系统算法的精准运行起到保障传输、降低延时与通信加密的护航作用。